/**
 * Created with IntelliJ IDEA.
 * Description:
 * User: user
 * Date: 2023-10-18
 * Time: 17:22
 */
public static void test01 (int[] array) {
        int start = 0;
        int end = array.length-1;
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        int pivot = partitionHoare(array,start,end);
        if(pivot > start+1) {
        stack.push(start);
        stack.push(pivot-1);
        }
        if(pivot+1 < end) {
        stack.push(pivot+1);
        stack.push(end);
        }
        while (!stack.isEmpty()) {
        end = stack.pop();
        start = stack.pop();
        pivot = partitionHoare(array,start,end);
        if(pivot > start+1) {
        stack.push(start);
        stack.push(pivot-1);
        }
        if(pivot+1 < end) {
        stack.push(pivot+1);
        stack.push(end);
        }
        }
        }


/**
 * 时间复杂度：O(N*logN)
 * 空间复杂度：O(logN)
 * 稳定性：稳定的排序
 * 目前为止3个稳定的排序：直接插入排序、冒泡排序、归并排序
 * @param array
 */
public static void mergeSort(int[] array) {
        mergeSortFun(array,0,array.length-1);
        }

private static void mergeSortFun(int[] array,int start,int end) {
        if(start >= end) {
        return;
        }
        int mid = (start+end)/2;
        mergeSortFun(array,start,mid);
        mergeSortFun(array,mid+1,end);
        //合并
        merge(array,start,mid,end);
        }

private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {
        int s1 = left;//可以不定义，这样写为了好理解
        int e1 = mid;//可以不定义，这样写为了好理解
        int s2 = mid+1;
        int e2 = right;//可以不定义，这样写为了好理解
        //定义一个新的数组
        int[] tmpArr = new int[right-left+1];
        int k = 0;//tmpArr数组的下标
        //同时满足 证明两个归并段 都有数据
        while (s1 <= e1 && s2 <= e2) {
        if(array[s1] <= array[s2]) {
        tmpArr[k++] = array[s1++];
        }else {
        tmpArr[k++] = array[s2++];
        }
        }
        while (s1 <= e1) {
        tmpArr[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= e2) {
        tmpArr[k++] = array[s2++];
        }
        //把排好序的数据 拷贝回原来的数组array当中
        for (int i = 0; i < tmpArr.length; i++) {
        array[i+left] = tmpArr[i];
        }
        }


/**
 * 非递归实现归并排序
 * @param array
 */
public static void mergeSortNor(int[] array) {
        int gap = 1;//每组几个数据
        while (gap < array.length) {
        for (int i = 0; i < array.length; i = i+gap*2) {
        int left = i;
        int mid = left+gap-1;//可能会越界

        int right = mid+gap;//可能会越界

        if(mid >= array.length) {
        mid = array.length-1;
        }
        if(right >= array.length) {
        right = array.length-1;
        }
        merge(array,left,mid,right);
        }
        gap*=2;
        }
        }


/**
 * 计数排序的场景：
 * 指定范围内的数据
 * 时间复杂度： O(MAX(N,范围))
 * 空间复杂度：O(范围)
 * 稳定性：稳定的排序
 * @param array
 */
public static void countSort(int[] array) {
        //求数组的最大值 和 最小值  O(N)
        int minVal = array[0];
        int maxVal = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
        if(array[i] < minVal) {
        minVal = array[i];
        }
        if(array[i] > maxVal) {
        maxVal = array[i];
        }
        }
        //确定计数数组的 长度
        int len = maxVal - minVal + 1;
        int[] count = new int[len];
        //遍历array数组 把数据出现的次数存储到计数数组当中   O(N)
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
        count[array[i]-minVal]++;
        }
        //计数数组已经存放了每个数据出现的次数
        //遍历计数数组 把实际的数据写回array数组  O(范围)
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
        while (count[i] > 0) {
        //这里需要重写写回array 意味着得从array的0位置开始写
        array[index] = i+minVal;
        index++;
        count[i]--;
        }
        }
        }
        }
